6G网络驱趋势与愿景分析

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1.趋势

从移动通信网络演进历史来看，从 2G 到 5G 的演进，提供了不同类型的普惠性质的基础服务，其背后都离不开原生架构能力的支持[3]。例如2G的普惠性质的基础服务是语音服务，与此匹配的2G 端到端网络架构就是为语音原生设计的；到了 3G 和 4G，普惠性质的基础服务边为了数据服务，但 3G 架构还不是原生的数据架构，更多是将数据服务叠加在传统网络基础上，带来的问题是不高效，而这个问题在 4G 上才得以彻底解决，4G架构是完全基于数据服务来原生设计的，语音等传统业务都要基于基础数据服务来提供（VoLTE，Voice over Long Term Evolution，基于4G 的高清语音通话）；5G 提供的基础服务是万物互联，从URLLC（ultra-reliablelow latency communications，超可靠低延时通信）, mMTC（massiveMachine Type Communications，海量机器通信）, eMBB（Enhanced MobileBroadband，增强宽带通信）到切片等，5G 设计了很多原生的架构能力来支持，但在智能化领域，5G 更多是采取如 NWDAF 这样功能叠加的方式。5G网络设计也希望能更好地支持 AI 业务，尤其是在核心网侧。为此，5G引入了网络数据分析功能（NetWork Data Analytics Function，NWDAF)[4]，其主要目的就是提升数据采集和分析能力。例如，NWDAF 可以为其他网络功能提供分析结果，辅助网络业务发放。NWDAF 可以从5G 网络功能和运行、管理和维护(Operation，Administration，and Management，OA&M) [3]系统中采集数据。为此，NWDAF 还提供了专门服务，用于相应网络功能的注册和元数据开放。

但是，5G 没能通过 NWDAF 为 AI 提供原生支持，有以下几个原因：·数据源有限：NWDAF 采集和分析的数据主要是5G 网络功能接收的数据，并没有考虑来自基础设施、环境、终端和传感器的数据。·缺少数据隐私保护：5G 中的数据源主要来自同一业务领域，因此基础设计中数据隐私保护考虑不足。 ·不支持外部 AI 服务：NWDAF 是 5G 核心网功能，外部AI 服务不能直接在 5G 核心网或无线接人网（Radio Access Network，RAN)中使用。·基础设施利用不充分：网络切片、 URLLC、mMTC 等5G 架构的关键特性在设计上都是为了在性能、功能和运营角度满足垂直需求，并未专门考虑原生 AI 支持(如数据管理、分布式架构等)。·数据治理缺失：AI 不只涉及数据采集和分析两方面。为了给AI提供原生支持，需要专门对数据治理进行设计，而这并不在5G 的考虑范围之内。

2.愿景

ITU-R 将 AI 与通信融合作为IMT2030 的新增应用场景。ITU-R 愿景建议书的新兴技术趋势描述了无线网络与AI 的关系：AI优化无线网络场景下，需要支持 AI 原生的新空口来增强无线连接性能，如符号检测/解码，信道估计等；在无线网络使能 AI 应用场景下，AI 原生的无线网络可以实现自动化及智能网络服务，如智能数据感知、按需能力供给础能力，从而更好的支持各种 AI 应用，如包括联邦学习在内的深度边缘、分布式学习。

ITU-R 愿景建议书的智能普惠的应用趋势中描述了网络与AI 的关系：在 AI 优化网络场景下，描述了包括 AI 使能网络自动管理的应用，如自监控、自组织、自优化、自愈等能力；在网络使能。并在智能普惠章节描述了 NET4AI，6G 网络基础设施将成为 AI 使能器，为智能应用提供计算和数据服务，支持推理、模型训练、模型部署、跨网络和终端的分布式计算等能力。

因此，6G 要提供智能普惠的基础服务，关键是在网络架构层面设计相应的原生能力。传统的通信系统是面向连接的，对于这种系统，典型的服务可以是在两个特定终端之间建立连接。因此，通信源和目的地由最终用户及其打算使用的服务或他们计划与之通信的其他用户明确定义。在6G中，除了面向连接的服务外，它还应该提供基于人工智能的服务，例如为汽车执行完全自动驾驶的预测 QoS（Quality of Service，服务质量）服务。为了满足此类服务，许多终端和网络设备之间以主动或被动的方式显式或隐式建立连接，并调度计算、模型、数据资源，在多终端、多基站之间进行高效的协调和通信。通过连接、计算、模型、数据资源间的高效协同（ICDT 深度融合），可以在保证人工智能服务的服务质量前提下，提升资源利用率。ICDT 的深度融合对 6G 网络功能平面的设计提出了新的挑战，为了对连接、计算、模型、数据资源进行高效的管理和控制，可能会出现新的功能和新的协议栈。